Ваша задача на сегодня:
Откройте тетради, запишите дату и тему урока.
Изучите материал на слайдах 3 – 12.
Рассмотрите решение заданий №№ 1, 2, 4, 6, 7.
Самостоятельно выполните задания №№3, 5 и 8.
Случайная величина является ключевым инструментом для анализа вероятностных явлений и позволяет нам описывать их с помощью математических моделей.
Простыми словами говоря, случайная величина – это величина, которая принимает различные значения в результате случайного эксперимента.
Случайная величина – это функция, которая сопоставляет каждому элементарному исходу случайного эксперимента числовое значение.
Давайте разберемся на примере игрального кубика!
Предположим, мы бросаем кубик, у которого есть шесть граней, каждая из которых пронумерована и выпадает с равной вероятностью.
Для описания поведения этого игрального кубика с позиции теории вероятности мы можем записать шесть событий:
А1 – «выпала грань с числом 1»А2 – «выпала грань с числом 2» А3 – «выпала грань с числом 3» А4 – «выпала грань с числом 4» А5 – «выпала грань с числом 5» А6 – «выпала грань с числом 6»
Соответственно, вероятность появления каждого этого события 1/6:
Вся эта информация есть полное описание поведения игрального кубика с точки зрения теории вероятности. Ничего более мы сказать не можем.
Если все эти шесть событий описывают поведение одного и того же объекта и, кроме того, связано с появлением чисел от 1 до 6, то эту информацию было бы более удобно обобщить и представить с единых позиций.
Например, мы можем ввести некое событие Х, которое будет связано с появлением того или иного числа при бросании игрального кубика.
То есть, все события А1, А2, А3, А4, А5 и А6 будут описываться одной величиной - Х. Именно эта величина в теории вероятности и называется случайной величиной.
Дискретная случайная величина принимает счётные значения.
Мы могли наблюдать дискретные счётные величины при игре с игральным кубиком. Там случайная величина Х принимает счётные значения от 1 до 6 и никакие другие. В этом случае записать все возможные её значения можно в виде такой таблицы:
Случайные величины могут быть дискретными.
Такая таблица называется рядом распределения.
Непрерывная случайная величина может принимать любые значения в заданном диапазоне.
Случайные величины могут быть непрерывными.
Например, при стрельбе по мишени можно определять евклидовое расстояние между точкой попадания и центром мишени . Вот, например, по такой формуле:
Распределением вероятностей или просто распределением случайной величины называется закон, который каждому значению случайной величины ставит в соответствие вероятность того, что величина примет это значение.
Если, например, величина Х может принять значение 8, то нужно указать вероятность события «Х равно 8». Если величина Х может принять значение –4, то нужно указать вероятность события «Х равно –4». Такие события принято обозначать (Х = 8), (Х = – 4).
Распределение вероятностей можно задать таблицей, графиком, диаграммой, формулами или даже словесным описанием.
ОСНОВНОЕ СВОЙСТВО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
СУММА ВСЕХ ВЕРОЯТНОСТЕЙ РАВНА ЕДИНИЦЕ.
Объясняется это тем, что сумма вероятностей всех значений случайной величины равна сумме вероятностей всех элементарных событий.
В жизни значения многих случайных величин изменяются непрерывно. Например, время безотказной работы гаджета может оказаться любым (положительным) числом.
Также любым числом может оказаться вес наудачу взятого человека. Можно привести и другие примеры.
Ещё раз повторюсь, что такие случайные величины называются непрерывными. Для непрерывных случайных величин распределение вероятностей между возможными значениями описывают с помощью функций.
Задание 1. Известно, что в классе учащихся — 34 чел. Из них девочек — 16 чел. Какое количество значений может принимать случайная величина «число учеников, отсутствующих сегодня в классе»?
Решение:
Ответ: 35.
Задание 2. Задай с помощью таблицы распределение вероятностей случайной величины X, равной числу орлов, выпавших при двух бросках монеты.
Значение | 0 | 1 | 2 |
Вероятность | |||
Задание 2. Задай с помощью таблицы распределение вероятностей случайной величины X, равной числу орлов, выпавших при двух бросках монеты.
Значение | 0 | 1 | 2 |
Вероятность | 0,25 | 0,5 | 0,25 |
Ответ:
Задание 3 (выполнить самостоятельно). В таблице построено распределение случайной величины «сумма очков при бросании двух игральных костей». Заполните недостающие ячейки (ответы запишите в виде десятичной дроби).
Задание 4. В таблице дано распределение вероятностей некоторой случайной величины. Одна из вероятностей неизвестна. Найди её.
Решение:
Напоминаю основное свойство распределения: сумма всех вероятностей равна единице.
Исходя из этого, мы от единицы должны отнять сумму всех вероятностей, то есть 1 – (0,12 + 0,24 + 0,13 + 0,27) = 0,24.
Ответ: 0,24.
Задание 5 (выполнить самостоятельно). В таблице дано распределение вероятностей некоторой случайной величины. Одна из вероятностей неизвестна. Найди её.
Задание 7. Распределение вероятностей случайной величины Х задано таблицей.
Решение:
1) Выбираем значения Х, которые меньше 1,5. Получается, что у нас остаётся три значения: 0, 0,5 и 1.
2) 0,15 + 0,11 + 0,08 = 0,34.
Ответ: 0,34.
Значение Х | 0 | 0,5 | 1 | 1,5 | 2 |
Вероятность | 0,15 | 0,11 | 0,08 | 0,5 | 0,25 |
Найдите вероятность события «Х < 1,5»
Материалы на данной страницы взяты из открытых источников либо размещены пользователем в соответствии с договором-офертой сайта. Вы можете сообщить о нарушении.